Cách xây dựng cơ sở kiến thức học tập bằng video trong Obsidian | HoverNotes Blog | HoverNotes
General21 tháng 12, 2025
Cách xây dựng cơ sở kiến thức học tập bằng video trong Obsidian
Tìm hiểu cách tạo cơ sở tri thức trong Obsidian biến việc xem video thụ động thành học tập chủ động. Hướng dẫn thực hành về thiết lập vault và ghi chú.
Bởi HoverNotes Team•23 phút đọc
Nếu bạn đã dành hàng giờ xem các video giáo dục nhưng lại quên đi những điểm chính chỉ sau một tuần, bạn không đơn độc. Học từ video có một vấn đề nghiêm trọng về khả năng ghi nhớ. Việc xem có vẻ hiệu quả, nhưng thông tin hiếm khi đọng lại.
Để xây dựng một cơ sở kiến thức thực sự từ nội dung đó, bạn cần một hệ thống—không phải một thư mục lộn xộn chứa các ghi chú rải rác, mà là một quy trình có chủ đích để thu thập, tổ chức và kết nối các ý tưởng thành một thư viện mà bạn sở hữu và kiểm soát hoàn toàn.
Tiêu thụ thụ động dẫn đến khả năng ghi nhớ kém. Xem một hướng dẫn có vẻ như là tiến bộ, nhưng nếu không có sự tham gia tích cực, thông tin đó sẽ bay hơi. Một cơ sở kiến thức có cấu trúc biến nội dung video thoáng qua thành một tài sản lâu dài, có thể tìm kiếm được.
Cách ghi chú cũ từ video đầy rẫy sự bất tiện. Bạn liên tục phải chuyển đổi cửa sổ, tạm dừng để gõ, hoặc chụp ảnh màn hình mà cuối cùng bị mất trên máy tính của bạn mà không có ngữ cảnh.
Mất tập trung: Việc liên tục tạm dừng và phát làm giảm khả năng tập trung của bạn.
Mất ngữ cảnh hình ảnh: Các ghi chú văn bản hoàn toàn bỏ lỡ các hình ảnh quan trọng—các sơ đồ, mã trên màn hình hoặc các slide của người thuyết trình. Chỉ riêng bản ghi không có giá trị gì.
Thông tin lộn xộn: Các ghi chú của bạn nằm rải rác ở các định dạng và vị trí khác nhau, khiến chúng không thể tìm thấy và sử dụng sau này.
Sự bất tiện này là lý do tại sao rất nhiều người trong chúng ta bỏ cuộc. Hệ thống phù hợp được thiết kế để phá bỏ những rào cản này.
#Sở hữu kiến thức của bạn với một hệ thống ưu tiên cục bộ
Câu trả lời là xây dựng một cơ sở kiến thức có cấu trúc, ưu tiên cục bộ với một công cụ như Obsidian. Không giống như các dịch vụ đám mây có thể thay đổi hoặc biến mất, một hệ thống ưu tiên cục bộ lưu các ghi chú của bạn dưới dạng tệp Markdown thuần túy ngay trên máy tính của bạn. Nguyên tắc sở hữu dữ liệu này rất quan trọng cho việc học tập lâu dài.
Mục tiêu là xây dựng một thư viện liên kết của mọi thứ bạn đã học. Bạn sở hữu các tệp. Bạn có thể sao lưu chúng, tìm kiếm chúng bằng các công cụ của máy tính và tự tin rằng chúng vẫn có thể đọc được sau 20 năm, bất kể điều gì xảy ra với một ứng dụng cụ thể.
Đây không chỉ là một thủ thuật năng suất cá nhân; đó là một ứng dụng thực tế của một xu hướng chuyên nghiệp lớn. Thị trường phần mềm cơ sở kiến thức toàn cầu dự kiến sẽ đạt 21,94 tỷ USD vào năm 2030, tất cả đều được thúc đẩy bởi nhu cầu về thông tin tập trung, có thể tìm kiếm được. Bạn có thể tìm hiểu thêm về sự tăng trưởng thị trường này tại Research and Markets. Bằng cách xây dựng hệ thống của riêng mình, bạn đang áp dụng một chiến lược cấp độ chuyên nghiệp vào việc học tập của mình.
Một cơ sở kiến thức tốt bắt đầu với một cấu trúc thông minh, không phải một ngăn kéo kỹ thuật số lộn xộn. Dành vài phút để thiết kế bố cục vault Obsidian của bạn sẽ giúp bạn tránh khỏi sự hỗn loạn sau này. Mục tiêu là một hệ thống đủ đơn giản để duy trì nhưng đủ linh hoạt để phát triển cùng bạn.
Một sai lầm phổ biến là thiết kế quá phức tạp với hàng tá thư mục lồng nhau. Điều này chỉ tạo ra sự bất tiện. Thay vào đó, hãy bắt đầu với một khung cấp cao phân tách rõ ràng các loại thông tin khác nhau.
Đối với một cơ sở kiến thức tập trung vào video, một hệ thống ba thư mục hoạt động cực kỳ hiệu quả. Nó tách biệt tài liệu thô của bạn khỏi kiến thức đã xử lý và các dự án có thể hành động của bạn. Sự phân biệt rõ ràng này có nghĩa là bạn luôn biết chính xác một ghi chú mới nên đi đâu.
Đây là thiết lập cơ bản:
01_Sources: Hộp thư kỹ thuật số của bạn. Mỗi khi bạn ghi chú từ một video mới, tệp Markdown sẽ được đưa vào đây trước tiên. Bạn có thể thêm các thư mục con cho các nền tảng (YouTube, Coursera) hoặc những người tạo cụ thể nếu bạn muốn.
02_Topics: Trái tim của cơ sở kiến thức của bạn. Nó chứa các ghi chú vĩnh viễn, luôn có giá trị về các chủ đề cụ thể. Các ghi chú từ 01_Sources được xử lý, tổng hợp và sau đó được chuyển đến đây dưới dạng các ghi chú chủ đề độc lập (ví dụ: Python Decorators.md hoặc Cognitive Biases.md).
03_Projects: Dành cho các ghi chú gắn liền với các mục tiêu cụ thể, có thời hạn, như Nghiên cứu luận văn hoặc Chuẩn bị chứng chỉ AWS. Các ghi chú này hầu như luôn liên kết trở lại kiến thức nền tảng trong thư mục 02_Topics của bạn.
Cấu trúc này không cố định. Điều quan trọng là phải tách biệt nguồn gốc (Sources), các khái niệm được chắt lọc (Topics) và ứng dụng (Projects). Đó là một hệ thống đơn giản giúp vault của bạn sạch sẽ và hoạt động hiệu quả khi nó mở rộng.
Để cụ thể hơn, đây là một cấu trúc mẫu cho vault Obsidian của bạn.
Bảng này hiển thị cấu trúc thư mục thực tế để tổ chức các ghi chú từ các nguồn video khác nhau và liên kết chúng theo chủ đề.
Tên thư mục
Mục đích và nội dung
Tệp ví dụ
00_Templates
Lưu trữ các mẫu được xác định trước cho các loại ghi chú khác nhau.
Video Source Note Template.md
01_Sources
Hộp thư đến cho các ghi chú thô, chưa được xử lý từ video.
Sources/YouTube/How a CPU Works.md
02_Topics
Chứa các ghi chú vĩnh viễn, đã được tinh chỉnh về các chủ đề cụ thể.
Topics/Computer Science/CPU Architecture.md
03_Projects
Ghi chú cho các dự án và mục tiêu đang hoạt động.
Projects/Build a PC/Component Selection.md
04_Resources
Chứa các tệp đính kèm như hình ảnh, PDF và sơ đồ.
Resources/Images/cpu-diagram.png
Bố cục này cung cấp một con đường rõ ràng để thông tin chảy từ việc thu thập thô đến kiến thức tinh chỉnh và cuối cùng là ứng dụng thực tế.
#Tại sao cấu trúc này hoạt động cho việc học video
Cách tiếp cận này rất mạnh mẽ cho việc học dựa trên video vì các ghi chú từ video thường lộn xộn lúc đầu. Chúng có xu hướng tuân theo luồng trò chuyện của người nói, không phải một cấu trúc gọn gàng, logic. Thư mục 01_Sources của bạn cung cấp cho bạn một nơi chuyên dụng để đổ đầu ra thô này mà không làm lộn xộn thư viện cốt lõi của bạn.
Quy trình làm việc này hoàn toàn phù hợp với các công cụ được xây dựng để tích hợp trực tiếp với Obsidian. HoverNotes, chẳng hạn, là một tiện ích mở rộng Chrome xem video cùng bạn, tạo ghi chú AI và lưu chúng dưới dạng Markdown trực tiếp vào hệ thống tệp của bạn. Bạn có thể cấu hình nó để lưu các bản ghi của bạn trực tiếp vào thư mục 01_Sources, làm cho quá trình này không có sự bất tiện.
Sau đó, mỗi tuần một lần, bạn có thể xem qua thư mục 01_Sources của mình và thực hiện công việc học tập thực sự: rút ra các khái niệm chính, tạo các ghi chú chủ đề mới trong 02_Topics và liên kết mọi thứ lại với nhau. Quy trình hai bước này—thu thập sau đó xử lý—là cách bạn biến việc xem video thụ động thành kiến thức bền vững. Cấu trúc thư mục của bạn là nền tảng giúp nó trở thành một thói quen bền vững.
Được rồi, bạn đã thiết kế một cấu trúc cho vault Obsidian của mình. Bây giờ, làm thế nào để bạn lấy những nội dung hay từ một video vào một ghi chú? Đây là lúc những ý định tốt đẹp tan vỡ. Việc liên tục tạm dừng video, chuyển sang ghi chú của bạn và gõ một cách điên cuồng làm tan vỡ sự tập trung của bạn.
Sự bất tiện này là lý do tại sao việc học từ video có cảm giác lộn xộn và tại sao hầu hết chúng ta kết thúc với những ghi chú dở dang, vô dụng. Bạn bị kéo ra khỏi luồng học tập quá nhiều lần đến nỗi bạn hoặc bỏ lỡ bức tranh lớn hoặc chỉ đơn giản là bỏ cuộc hoàn toàn.
Rất nhiều người nghĩ, "Tôi sẽ chỉ lấy một bản ghi!" Nhưng bản ghi có một điểm mù lớn: chúng bỏ lỡ mọi thứ trực quan.
Một bản ghi không thể cho bạn thấy dòng mã quan trọng đó, sơ đồ phức tạp mà người hướng dẫn đang chỉ vào, hoặc biểu đồ đầy dữ liệu. Khi bạn quay lại ghi chú của mình sau này, ngữ cảnh hình ảnh bị thiếu đó làm cho văn bản gần như vô nghĩa. Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn, hướng dẫn của chúng tôi về cách chuyển đổi video YouTube thành văn bản sẽ phân tích chính xác những gì văn bản đơn giản còn thiếu.
Để xây dựng một cơ sở kiến thức hoạt động hiệu quả, bạn cần một quy trình làm việc thu thập cả lời nói và hình ảnh trên màn hình—mà không làm giảm sự tập trung của bạn.
Điều gì sẽ xảy ra nếu một công cụ có thể xem video cùng bạn, tự động nắm bắt các điểm chính khi bạn xem? Không giống như các công cụ chỉ lướt qua bản ghi, HoverNotes thực sự xem video từng khung hình. Điều này cho phép nó hiểu những gì được hiển thị, không chỉ những gì được nói, thu thập thông tin hình ảnh quan trọng và đưa nó trực tiếp vào ghi chú của bạn.
Mục tiêu là biến một công việc thủ công, khó chịu thành một quy trình tự động, hợp lý. Đó không chỉ là việc lấy ghi chú; đó là việc lấy các ghi chú phong phú, có ngữ cảnh, hữu ích ngay lập tức trong vault Obsidian của bạn, tất cả mà không làm gián đoạn nhịp điệu học tập của bạn.
Điều này thay đổi động lực. Thay vì ám ảnh về cơ chế ghi chú, bạn có thể dành toàn bộ sự chú ý của mình để hiểu tài liệu, tự tin rằng các chi tiết quan trọng đang được lưu lại cho bạn.
#Cách điều này kết nối trực tiếp vào Vault Obsidian của bạn
Điều kỳ diệu thực sự xảy ra khi quá trình thu thập này được đưa trực tiếp vào cấu trúc vault mà chúng ta đã lên kế hoạch. Đây là những gì nó trông giống như:
Thu thập trực tiếp vào Vault: Bạn có thể yêu cầu HoverNotes lưu các ghi chú mới trực tiếp vào thư mục 01_Sources của bạn. Ngay khi bạn hoàn thành một video, tệp Markdown hoàn chỉnh, được định dạng đã có trong vault của bạn.
Ảnh chụp màn hình có dấu thời gian: Thấy một sơ đồ hoàn hảo? Một cú nhấp chuột sẽ chụp ảnh màn hình. Mỗi ảnh chụp màn hình bao gồm một dấu thời gian có thể nhấp. Nhấp vào nó sẽ đưa bạn trở lại chính xác thời điểm đó trong video.
Hình ảnh trong ngữ cảnh: Ảnh chụp màn hình được nhúng ngay tại vị trí của chúng trong ghi chú, cung cấp cho bạn tham chiếu hình ảnh quan trọng. Bạn thậm chí có thể sử dụng tính năng chụp cắt để chỉ lấy phần cụ thể của màn hình bạn cần.
Bạn sở hữu dữ liệu của mình: Vì HoverNotes lưu các tệp .md tiêu chuẩn trực tiếp vào máy của bạn, nó hoàn toàn phù hợp với triết lý ưu tiên cục bộ của Obsidian. Ghi chú của bạn thuộc về bạn. Di chuyển chúng, sao lưu chúng, tìm kiếm chúng—chúng chỉ là Markdown.
Quá trình liền mạch này loại bỏ sự bất tiện làm hỏng hầu hết các quy trình làm việc học video. Cơ sở kiến thức của bạn bắt đầu phát triển tự nhiên, với mỗi video thêm một ghi chú phong phú, vĩnh viễn và được lập chỉ mục trực quan vào bộ sưu tập của bạn.
Các ghi chú thô là một khởi đầu tuyệt vời, nhưng giá trị thực sự của chúng xuất hiện khi bạn bắt đầu kết nối các ý tưởng. Một thư mục các tệp Markdown chỉ là một tủ hồ sơ; một mạng lưới các khái niệm được liên kết là một cơ sở kiến thức thực sự. Đây là nơi bạn tốt nghiệp từ việc thu thập thông tin đến nghệ thuật tổng hợp kiến thức thực sự.
Chính quá trình này biến vault của bạn thành một "bộ não thứ hai" thực sự. Bạn sẽ thấy mình điều hướng suy nghĩ của mình một cách tự nhiên, tình cờ khám phá những hiểu biết sâu sắc đã bị khóa trong các ghi chú riêng lẻ từ các khóa học khác nhau.
Đây là một hình ảnh nhanh về cách quá trình thu thập ban đầu trông như thế nào.
Quy trình làm việc đơn giản này—xem, thu thập, lưu trữ—là bước đầu tiên thiết yếu. Khi một ghi chú đã có trong vault của bạn, bạn có thể bắt đầu gắn thẻ và liên kết.
Một hệ thống gắn thẻ tốt mang lại trật tự cho sự hỗn loạn mà không trở thành một công việc vặt. Đối với việc học video, việc suy nghĩ theo hai loại thẻ rất hữu ích: thẻ trạng thái và thẻ chủ đề.
Thẻ trạng thái: Đây là các thẻ quy trình làm việc của bạn, giống như một danh sách việc cần làm cho mỗi ghi chú. Một ghi chú bạn vừa lưu có thể nhận thẻ #status/inbox. Sau khi bạn đã xem xét và liên kết nó, bạn có thể chuyển nó sang #status/processed.
Thẻ chủ đề: Đây là về khả năng khám phá. Đây là cách bạn phân loại nội dung của ghi chú. Hãy cụ thể. Thay vì một thẻ chung chung #python, hãy sử dụng các thẻ lồng nhau như #topic/python/decorators hoặc #topic/marketing/seo. Điều này giúp việc tìm kiếm những gì bạn cần trở nên dễ dàng khi vault của bạn phát triển.
Hệ thống hai thẻ này giữ cho quy trình làm việc của bạn sạch sẽ. Bạn có thể ngay lập tức thấy những ghi chú nào cần sự chú ý của bạn (#status/inbox) và dễ dàng tìm thấy mọi thứ bạn biết về một chủ đề cụ thể (#topic/computer-science/algorithms).
Thẻ rất tuyệt vời cho các danh mục rộng, nhưng điều kỳ diệu thực sự trong Obsidian là liên kết hai chiều. Khi bạn tạo một liên kết từ Ghi chú A đến Ghi chú B (bằng cách gõ [[Ghi chú B]]), Obsidian tự động biết rằng Ghi chú B được liên kết ngược lại với Ghi chú A. Tính năng đơn giản này tạo ra một mạng lưới kiến thức mạnh mẽ, được kết nối với nhau.
Đây là cốt lõi của việc xây dựng một bộ não thứ hai. Bạn không còn nhìn vào một ghi chú riêng lẻ về kiến trúc CPU. Bạn đang liên kết nó trực tiếp với các ghi chú của mình về hệ điều hành, suy nghĩ của bạn về Định luật Moore và một dự án mà bạn đang xây dựng một PC mới. Mỗi liên kết bạn tạo ra sẽ làm sâu sắc thêm sự hiểu biết của chính bạn.
Thực hành này hiệu quả vì nó phản ánh cách bộ não của chúng ta hoạt động—thông qua sự liên kết. Bằng cách tự tạo ra các kết nối này, bạn đang củng cố những gì bạn đã học và xây dựng một mạng lưới kiến thức cá nhân hóa. Chúng tôi đi sâu hơn vào điều này trong hướng dẫn của chúng tôi về việc biến một video YouTube thành ghi chú, nơi trọng tâm là tạo ra nội dung có thể hành động, có thể liên kết ngay từ đầu.
Cách tiếp cận xây dựng một cơ sở kiến thức tự phục vụ, được kết nối với nhau này không chỉ là một thủ thuật năng suất cá nhân; nó đang thay đổi các ngành công nghiệp. Nghiên cứu cho thấy nội dung tự phục vụ được thiết kế tốt có thể giảm tới 60% các yêu cầu hỗ trợ thường xuyên. Các công ty đang đổ tiền vào AI và tìm kiếm ngữ nghĩa để làm cho các hệ thống này thông minh hơn. Bạn có thể xem thêm về xu hướng này tại Mordor Intelligence. Bằng cách xây dựng hệ thống của riêng mình, bạn đang áp dụng các nguyên tắc tương tự mà các tổ chức lớn sử dụng để quản lý trí tuệ tập thể của họ.
#Giữ cho hệ thống kiến thức của bạn luôn sống động và hoạt động tốt
Một cơ sở kiến thức cá nhân là một khu vườn sống, không phải một tượng đài bằng đá. Nếu bạn chỉ đổ ghi chú vào đó và bỏ đi, bạn sẽ quay lại một căn gác kỹ thuật số lộn xộn, gây choáng ngợp hơn là hữu ích.
Để giữ cho nó không biến thành một bãi rác kỹ thuật số, bạn cần một vài thói quen đơn giản, bền vững. Đây không phải là việc thêm một công việc vặt khác; đó là việc bảo trì thường xuyên biến một bộ sưu tập các tệp thành một tài sản đáng tin cậy, lâu dài.
Thói quen hiệu quả nhất là xem xét hàng tuần. Dành ra 30 phút mỗi tuần một lần—tối Chủ nhật là thời điểm tốt—để xem qua các ghi chú mới trong thư mục 01_Sources của bạn.
Đây là thời gian dành riêng cho bạn để suy nghĩ về những gì bạn đã thu thập. Đối với mỗi ghi chú mới, hãy tự hỏi:
Một đến ba ý tưởng lớn ở đây là gì?
Điều này có kết nối với điều gì đó tôi đã biết không?
Những thẻ nào có ý nghĩa cho điều này?
Khi bạn trả lời, tóm tắt các điểm chính, liên kết đến các ghi chú liên quan khác và thêm các thẻ của bạn. Khi một ghi chú đã được xử lý, hãy chuyển nó từ "hộp thư đến" của bạn sang thư viện 02_Topics của bạn. Nghi thức này đảm bảo không có gì bị bỏ sót và biến thông tin thô thành kiến thức bền vững. Sử dụng ứng dụng ghi chú AI để thu thập ban đầu có thể làm cho quá trình xem xét này cực kỳ hiệu quả.
Hệ thống của bạn sẽ—và nên—phát triển. Cấu trúc thư mục hoàn hảo từ tháng Giêng có thể cảm thấy lộn xộn vào tháng Sáu. Đó không phải là một thất bại; đó là dấu hiệu cho thấy sự hiểu biết của bạn đang trở nên tinh tế hơn.
Đừng ngại định kỳ xem xét các thư mục và thẻ của bạn. Nếu một thẻ như #python đã phình to để bao gồm hàng trăm ghi chú, đó là một tín hiệu đã đến lúc phải cụ thể hơn. Bạn có thể chia nó thành các thẻ lồng nhau như #python/async hoặc #python/data-science.
Tái cấu trúc hệ thống của bạn không phải là một công việc vặt; đó là một phần của quá trình học tập. Toàn bộ vấn đề là có một cấu trúc phản ánh sự hiểu biết hiện tại của bạn. Đây là một trong những điểm mạnh lớn nhất của việc sử dụng các tệp Markdown thuần túy trong một công cụ như Obsidian.
Cuối cùng, hãy nói về việc giữ an toàn cho công việc của bạn. Vẻ đẹp của một hệ thống ưu tiên cục bộ là bạn sở hữu dữ liệu của mình. Mặt trái là bạn phải chịu trách nhiệm về nó. May mắn thay, việc sao lưu nó rất dễ dàng.
Toàn bộ cơ sở kiến thức của bạn chỉ là một thư mục các tệp văn bản.
Đồng bộ hóa đám mây: Sử dụng một dịch vụ miễn phí bạn đã có, như Google Drive, Dropbox, hoặc OneDrive, để tự động đồng bộ hóa thư mục vault của bạn. Thiết lập nó và quên nó đi.
Ổ đĩa ngoài: Mỗi tháng một lần, kéo và thả toàn bộ thư mục vault của bạn vào một ổ cứng ngoài hoặc một USB.
Vậy là xong. Điều này bảo vệ kiến thức khó khăn của bạn khỏi lỗi phần cứng hoặc sự cố tràn cà phê. Bạn đã đầu tư thời gian xây dựng một tài sản có giá trị; dành năm phút để sao lưu nó là một khoản đầu tư thông minh.
Khi bạn bắt đầu xây dựng một cơ sở kiến thức video, một vài câu hỏi thực tế gần như luôn xuất hiện. Hãy cùng giải đáp chúng.
#Tôi có thể sử dụng hệ thống này với Notion thay vì Obsidian không?
Hoàn toàn có thể. Mặc dù tôi là một fan hâm mộ lớn của Obsidian vì cách tiếp cận ưu tiên cục bộ, "bạn sở hữu dữ liệu của mình", nhưng quy trình làm việc cốt lõi ở đây là phổ quát. Phần quan trọng nhất là lấy các ghi chú chất lượng cao, có cấu trúc ra khỏi video và vào hệ thống bạn chọn.
Các công cụ như HoverNotes được thiết kế để dễ dàng sao chép-dán chính vì lý do này. Bạn có thể lấy các ghi chú chi tiết, hoàn chỉnh với ảnh chụp màn hình được nhúng và có dấu thời gian, từ bất kỳ video nào và thả chúng trực tiếp vào một trang Notion. Tất cả định dạng đều đi kèm với nó.
Sự đánh đổi là quyền sở hữu. Với Obsidian, các tệp Markdown thô đó là của bạn, nằm trên máy của bạn. Với Notion, dữ liệu của bạn nằm trong đám mây của họ. Cả hai đều là những lựa chọn hợp lệ—nó chỉ phụ thuộc vào mức độ bạn coi trọng việc kiểm soát cục bộ đối với kiến thức của mình.
#Làm cách nào để xử lý video trên cổng thông tin của trường đại học hoặc các trang web nội bộ của công ty?
Đây là một vấn đề kinh điển. Nhiều công cụ ghi chú chỉ hoạt động với các nền tảng lớn như YouTube, khiến bạn bị mắc kẹt với nội dung riêng tư. Mẹo là tìm một công cụ hoạt động trên chính trình phát video, không phải phần phụ trợ của trang web.
HoverNotes, chẳng hạn, chạy dưới dạng tiện ích mở rộng Chrome tương tác trực tiếp với phần tử video HTML trong trình duyệt của bạn. Điều này có nghĩa là nó không quan tâm nếu video nằm trên cổng thông tin trường đại học được bảo vệ bằng mật khẩu, một trang web đào tạo của công ty hoặc thậm chí là một tệp video cục bộ bạn đã kéo vào một tab Chrome. Nó chỉ hoạt động.
Điều này mang lại cho bạn một quy trình làm việc duy nhất, đáng tin cậy cho tất cả việc học video của bạn, bất kể nó được lưu trữ ở đâu.
#Ứng dụng ghi chú AI có thực sự cần thiết không, hay tôi có thể làm điều này theo cách thủ công?
Bạn không cần AI, nhưng nó giải quyết điểm bất tiện lớn nhất trong việc học video: chu kỳ dừng-bắt đầu-tua lại-gõ liên tục làm tan vỡ sự tập trung của bạn. Mục tiêu không chỉ là lấy ghi chú; đó là giảm tải nhận thức để bộ não của bạn được tự do hiểu tài liệu.
You can absolutely take notes manually. In fact, you could use a tool like HoverNotes with the AI turned off and still get huge benefits from its distraction-free viewing mode and easy, timestamped screenshots. The AI is simply there to automate the first, tedious capture step.
Think of it as an efficiency play. Let the tool handle the transcription and visual capture so you can focus on connecting the concepts.
Nếu bạn sử dụng Obsidian để học, HoverNotes sẽ lưu ghi chú trực tiếp vào vault của bạn. Bạn nhận được 20 phút tín dụng AI miễn phí khi đăng ký để xem quy trình làm việc nào phù hợp với bạn—không yêu cầu thẻ tín dụng. Bạn có thể dùng thử miễn phí tại hovernotes.io.
Build a powerful workflow for your Obsidian YouTube notes. Learn how to capture, organize, and link video knowledge to actually remember what you watch.
Learn how to add-any-video-to-notebooklm-with-hovernotes and turn content from Udemy, Coursera, or YouTube into a powerful AI source for deeper learning.
